)。 Fedora 25选择Wayland的作法受到用户的热烈好评。有人将此事件誉为Linux在使用systemd之后最重大的一次变革，且这一转换的无缝化效果又远优于systemd。Wayland支持下的GNOME得到显著改进，容器打开速度更快且桌面的稳定性也得到提升。 3. 微软拥抱Linux 过去几年来，微软公司一改积极打击Linux及开源运动的态度，转而公开向这位曾经不共戴天的敌人示好。而在2016年中，微软更是以一系列举动震惊世人——微软作为白金会员加入Linux基金会。另外，PowerShell与SQL Server 2016如今也开始支持Linux，而Windows 10则支持bash shell。 这些举措在得到群众欢迎的同时，也引发了质疑之声。有人认为微软的平台将能够更好地与Linux及开源...阅读全文
显示在二者当中。 3. 桌面部件。桌面部件是指那些小型且功能专一的应用，我们可将它们随意添加到桌面当中。Cinnamon提供的选项包括CPU监控、磁盘监控、天气应用、便签、桌面相框、时间与日期等。 4. 速度。Cinnamon的运行速度极快，程序加载与显示速度也令人满意。虽然这只是根据我的主观感受而且未经任何定时测试，但可以肯定的是，它的速度表现绝不会拖累使用感受。 5. 配置。Cinnamon在可配置性方面不及KDE Plasma，但却已经足够使用甚至超出了我的预期。通过主窗口，我们可以启动特定功能配置窗口，并借此选定新的主题外观、容器边框、图标、控件、指针与桌面等。其他可选项还包括字体与背景等等。我发现其中相当一部分配置工具非常出色，且适度的限制意味着Cinnamon不会像KDE那样带来...阅读全文
types 已废除，将会在10.0中移除。用stages替代。 与stages同义 variables GitLab Runner V0.5.0. 开始引入 GItLab CI 允许在.gitlab-ci.yml文件中添加变量，并在job环境中起作用。因为这些配置是存储在git仓库中，所以最好是存储项目的非敏感配置，例如： variables: DATABASE_URL:"postgres://postgres@postgres/my_database" 这些变量可以被后续的命令和脚本使用。服务容器也可以使用YAML中定义的变量，因此我们可以很好的调控服务容器。变量也可以定义成job level。 除了用户自定义的变量外，Runner也可以定义它自己的变量...阅读全文
。 < ahref="#" target="_blank" rel="noopener"> The link won't make trouble anymore 13. 灵活处理图片标题 The Headline of todays news
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常见做法。 那如何解决侵入性的问题呢？这个问题随着容器编排技术的成熟有了新的解法。Kubernetes可以不侵入应用层，在容器层解决问题，比如K8S Service就具有服务发现、负载均衡的能力，HPA具有动态扩容的能力。随着K8S的快速发展，云原生的概念，也就越来越深入人心，那如何利用好K8S提供的基座能力，将更多的分布式能力下沉，让应用开发回归业务呢？其中Service Mesh提出的Sidecar模式，就很好的解决了微服务架构中网络通信的问题。Sidecar主要就是用来处理诸如服务发现、负载均衡、请求熔断等一系列非业务需求，应用在部署时动态插入Sidecar，服务间的通信通过Sidecar进行代理，以完成对服务间网络通信的接管。 到这里，微服务开发在Service Mesh的帮助下，已...阅读全文
”、“简单存储服务”等数据存储业务，再加上保存和提取数据的”关系数据库服务”和数据迁移费，这占到了亚马逊云计算的七成收入。不过在今天，亚马逊更加注重更复杂的高级云计算功能，它们不仅利润率高，而且让企业客户切换服务商的成本更高。比如在五月份，塞林普斯基在Twitter上介绍了一个新服务“应用运行器”（App Runner），可以在虚拟容器中部署应用软件，这可以让企业用户把精力集中在业务构建上，而不是管理“容器”或是“基础设施”。美国贝尔斯登研究公司六月份发布的一份报告指出，2015年，亚马逊云计算14%的收入来自于高毛利的“平台即服务”云计算产品，其余来自于低端的“基础设施即服务”产品。但是贝尔斯登认为，在去年上半年，平台即服务的收入占比已经提高到了18%。美国科技业人士乔·金塞拉（Joe...阅读全文
，Google云，微软云等，后来还支持了容器，但是管理方式还是按照管理基础设施的模式来设计的。 Spinnaker 中管理如下资源： Server Group：最基本的逻辑资源，包括了若干使用相同配置和镜像的虚拟机，若干负载均衡（load balancer），以及安全组。安全组规则（Security Group）：就是 AWS 中的安全组，可以理解成防火墙。负载均衡（Load Balancer）：AWS 中的 ELB，也可能是安装在虚拟机中的负载均衡。 2. 部署管理 管理部署流程是 Spinnaker 的核心功能，他负责将软件包（可能是手工创建的或者 jenkins 创建的）打成一个镜像，用这个镜像生成对应的虚拟机，让服务真正运行起来： pipeline 在 Spinnaker 中一个部署流程叫做...阅读全文
，Windows注册表监视和活动响应之外，Wazuh还使用异常和签名检测方法来检测rootkit。与OSSEC的不同之处在于它与ELK集成的能力 ，改进的规则集以及使用静态API的功能。通过专注于持久卷和绑定挂载，还可以利用Wazah来监视Docker容器中的文件。该HIDS由3个主要组件组成：代理，服务器和弹性堆栈。它的代理在Windows，Linux，Solaris，BSD和Mac操作系统上运行。要了解如何安装项目，强烈建议您遵循官方安装指南。这些步骤很容易遵循并得到充分解释。Wazuh有一些缺点。服务器安装和API可能会很麻烦。以下屏幕快照代表了Wazuh的概述仪表板：图3从3.11.2版本开始，Wazuh UI已针对Kibana进行了升级（当时为7.5.2），其中升级了其XML验证程序，并增加了...阅读全文
务（Backend-as-a-Service，BaaS），或移动后端即服务（MobileBackend-as-a-service，MBaaS）。 现在，无服务器架构是指大量依赖第三方服务 (也叫做后端即服务，即“BaaS”) 或暂存容器中运行的自定义代码 (函数即服务，即“FaaS”) 的应用程序，函数是无服务器架构中抽象语言运行时的最小单位，在这种架构中，我们并不看重运行一个函数需要多少 CPU 或 RAM 或任何其他资源，而是更看重运行函数所需的时间，我们也只为这些函数的运行时间付费。无服务器架构中函数可以多种方式触发，如定期运行函数的定时器、HTTP 请求或某些相关服务中的某个事件。 Serverless 案例 以带有服务功能逻辑的传统面向客户端的三层应用为例（一个典型的电子商务应用网...阅读全文
率提高几百倍，那无疑会产生深远的影响。不过如你所说，生物学的自有规律仍在，新药的临床验证需要时间，这也是医药研发的速率限制因素。 据我所知，不少合成生物公司借助AI发现许多新的研发想法，加快自己的研发迭代周期，但研发出来之后终究是要进行测试，这部分时间无法缩减。 我认为，医药初创公司最重要的是低成本和快速的研发周期，有了这两点就有资本参与市场竞争了。所以如果我是一家医药初创公司的决策者，一开始我不会选择从心脏病这类大难题下手。 此外，如果我是一家AI药物研发初创公司，我会在模拟器上多下工夫，因为目前这方面还亟待改善。 Reid Hoffman：你对AI和元宇宙怎么看？ Sam Altman：元宇宙会发展成一种新的软件容器，就像手机一样，成为一种计算机交互方式。而AI则是一场技术革命，所以问题...阅读全文
我们应用自身的容器中启动，也就是说我们的应用启动完之后，既充当了Eureka的角色，同时也是服务的提供者。这样就极大的提高了服务的可用性。这一点是我们选择Eureka而不是zk、etcd等的主要原因，为了提高配置中心的可用性和降低部署复杂度，我们需要尽可能地减少外部依赖。Open Source 最后一点是开源，由于代码是开源的，所以非常便于我们了解它的实现原理和排查问题。 4.6 客户端设计 上图简要描述了Apollo客户端的实现原理： 客户端和服务端保持了一个长连接，从而能第一时间获得配置更新的推送。客户端还会定时从Apollo配置中心服务端拉取应用的最新配置。 这是一个fallback机制，为了防止推送机制失效导致配置不更新客户端定时拉取会上报本地版本，所以一般情况下，对于定时拉取的操作...阅读全文
API 的扩展 4.4.1 丰富的组件度量 在第二阶段 OpenTracing 时期，我们使用 Endpoint 贯穿了多个组件的指标埋点，这个优秀的特性也延续至第三阶段，我们基于底层 Prometheus SDK 设计了一套完善的指标埋点 SDK，并且借助字节码插桩的便捷，优化并丰富了更多了组件库。（在此阶段，OpenTelemetry SDK 主版本是 1.3.x ，相关 Metrics SDK 还处于Alpha 阶段） Otel 的 Java Instrumnetation 主要使用 WeakConcurrentMap 来做异步链路上下文数据传递和同线程上下文关联的容器，由于 Otel 对许多流行组件库做了增强，因此 WeakConcurrentMap 的使用频率也是非常高的，针对这个对象...阅读全文
。声明式自动化在过去几年变得很常见，因此可以在你自己的生产管理环境里发现和Google的声明式自动化系统（Prodspec和Annealing）很类似的东西。 Kubernetes可能是最为类似的系统。Kubernetes项目在Google内部启动的时间和Prodspec和Annealing项目差不多。最初Kubernetes的定位是在声明式服务管理框架之上构建的容器编排系统。在Google之后很多服务使用Kubernetes。开源的属性让Kubernetes必须很灵活，可以兼容很多不同风格的生产管理。 与之对应，Prodspec和Annealing则必须能够和已有的基础架构以及配置兼容，因此一开始就是针对大量服务的。不过这两个项目都是Google内部使用的，这就和外部世界有些不同。 因此虽然...阅读全文
